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数据挖掘毕业设计论文题目

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数据挖掘毕业设计论文题目

寿险行业数据挖掘应用分析寿险是保险行业的一个重要分支,具有巨大的市场发展空间,因此,随着寿险市场的开放、外资公司的介入,竞争逐步升级,群雄逐鹿已成定局。如何保持自身的核心竞争力,使自己始终立于不败之地,是每个企业必须面对的问题。信息技术的应用无疑是提高企业竞争力的有效手段之一。寿险信息系统经过了多年的发展,已逐步成熟完善,并积累了相当数量的数据资源,为数据挖掘提供了坚实的基础,而通过数据挖掘发现知识,并用于科学决策越来越普遍受到寿险公司的重视。数据挖掘数据挖掘(Data Mining,DM)是指从大量不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中,提取隐含在其中的、有用的信息和知识的过程。其表现形式为概念(Concepts)、规则(Rules)、模式(Patterns)等形式。目前业内已有很多成熟的数据挖掘方法论,为实际应用提供了理想的指导模型。CRISP-DM(Cross-Industry Standard Process for Data Mining)就是公认的、较有影响的方法论之一。CRISP-DM强调,DM不单是数据的组织或者呈现,也不仅是数据分析和统计建模,而是一个从理解业务需求、寻求解决方案到接受实践检验的完整过程。CRISP-DM将整个挖掘过程分为以下六个阶段:商业理解(Business Understanding),数据理解(Data Understanding),数据准备(Data Preparation),建模(Modeling),评估(Evaluation)和发布(Deployment)。商业理解就是对企业运作、业务流程和行业背景的了解;数据理解是对现有企业应用系统的了解;数据准备就是从企业大量数据中取出一个与要探索问题相关的样板数据子集。建模是根据对业务问题的理解,在数据准备的基础上,选择一种更为实用的挖掘模型,形成挖掘的结论。评估就是在实际中检验挖掘的结论,如果达到了预期的效果,就可将结论发布。在实际项目中,CRISP-DM模型中的数据理解、数据准备、建模、评估并不是单向运作的,而是一个多次反复、多次调整、不断修订完善的过程。行业数据挖掘经过多年的系统运营,寿险公司已积累了相当可观的保单信息、客户信息、交易信息、财务信息等,也出现了超大规模的数据库系统。同时,数据集中为原有业务水平的提升以及新业务的拓展提供了条件,也为数据挖掘提供了丰厚的土壤。根据CRISP-DM模型,数据挖掘首先应该做的是对业务的理解、寻找数据挖掘的目标和问题。这些问题包括:代理人的甄选、欺诈识别以及市场细分等,其中市场细分对企业制定经营战略具有极高的指导意义,它是关系到企业能否生存与发展、企业市场营销战略制定与实现的首要问题。针对寿险经营的特点,我们可以从不同的角度对客户群体进行分类归纳,从而形成各种客户分布统计,作为管理人员决策的依据。从寿险产品入手,分析客户对不同险种的偏好程度,指导代理人进行重点推广,是比较容易实现的挖掘思路。由于国内经济发展状况不同,各省差异较大,因此必须限定在一个经济水平相当的区域进行分析数据的采样。同时,市场波动也是必须要考虑的问题,一个模型从建立到废弃有一个生命周期,周期根据模型的适应性和命中率确定,因此模型需要不断修订。挖掘系统架构挖掘系统包括规则生成子系统和应用评估子系统两个部分。规则生成子系统主要完成根据数据仓库提供的保单历史数据,统计并产生相关规律,并输出相关结果。具体包括数据抽取转换、挖掘数据库建立、建模(其中包括了参数设置)、模型评估、结果发布。发布的对象是高层决策者,同时将模型提交给应用评估子系统.根据效果每月动态生成新的模型。应用评估子系统可以理解为生产系统中的挖掘代理程序,根据生成子系统产生的规则按照一定的策略对保单数据进行非类预测。通过系统的任务计划对生产数据产生评估指标。具体包括核心业务系统数据自动转入数据平台、规则实时评估、评估结果动态显示、实际效果评估。规则评估子系统根据规则进行检测。经过一段时间的检测,可利用规则生成子系统重新学习,获得新的规则,不断地更新规则库,直到规则库稳定。目前比较常用的分析指标有: 险种、交费年期、被保人职业、被保人年收入、被保人年龄段、被保人性别、被保人婚姻状况等。实践中,可结合实际数据状况,对各要素进行适当的取舍,并做不同程度的概括,以形成较为满意的判定树,产生可解释的结论成果。

本科学位论文是侧重于动手能力的,所以称为毕业设计,大数据处理类的,如果真的去搭建云平台是稍微有些不太好做,毕竟咱们个人的计算机终端是不够的,所以我觉得侧重于大数据安全,有一些算法,简单仿真,或者基于hadoop对某个行业的数据进行下分析计算也是没问题,到实例部分其实你用数据挖掘的方法去做,结果差不多

计算机网络技术专业毕业论文题目

你是不是在为选计算机网络技术专业毕业论文题目烦恼呢?以下是我为大家整理的关于计算机网络技术专业毕业论文题目,希望大家喜欢!

1. 基于移动互联网下服装品牌的推广及应用研究

2. 基于Spark平台的恶意流量监测分析系统

3. 基于MOOC翻转课堂教学模式的设计与应用研究

4. 一种数字货币系统P2P消息传输机制的设计与实现

5. 基于OpenStack开放云管理平台研究

6. 基于OpenFlow的软件定义网络路由技术研究

7. 未来互联网试验平台若干关键技术研究

8. 基于云计算的海量网络流量数据分析处理及关键算法研究

9. 基于网络化数据分析的社会计算关键问题研究

10. 基于Hadoop的网络流量分析系统的研究与应用

11. 基于支持向量机的移动互联网用户行为偏好研究

12. “网络技术应用”微课程设计与建设

13. 移动互联网环境下用户隐私关注的影响因素及隐私信息扩散规律研究

14. 未来互联网络资源负载均衡研究

15. 面向云数据中心的虚拟机调度机制研究

16. 基于OpenFlow的数据中心网络路由策略研究

17. 云计算环境下资源需求预测与优化配置方法研究

18. 基于多维属性的社会网络信息传播模型研究

19. 基于遗传算法的云计算任务调度算法研究

20. 基于OpenStack开源云平台的网络模型研究

21. SDN控制架构及应用开发的研究和设计

22. 云环境下的资源调度算法研究

23. 异构网络环境下多径并行传输若干关键技术研究

24. OpenFlow网络中QoS管理系统的研究与实现

25. 云协助文件共享与发布系统优化策略研究

26. 大规模数据中心可扩展交换与网络拓扑结构研究

27. 数据中心网络节能路由研究

28. Hadoop集群监控系统的设计与实现

29. 网络虚拟化映射算法研究

30. 软件定义网络分布式控制平台的研究与实现

31. 网络虚拟化资源管理及虚拟网络应用研究

32. 基于流聚类的网络业务识别关键技术研究

33. 基于自适应流抽样测量的网络异常检测技术研究

34. 未来网络虚拟化资源管理机制研究

35. 大规模社会网络中影响最大化问题高效处理技术研究

36. 数据中心网络的流量管理和优化问题研究

37. 云计算环境下基于虚拟网络的资源分配技术研究

38. 基于用户行为分析的精确营销系统设计与实现

39. P2P网络中基于博弈算法的优化技术研究

40. 基于灰色神经网络模型的网络流量预测算法研究

41. 基于KNN算法的Android应用异常检测技术研究

42. 基于macvlan的Docker容器网络系统的设计与实现

43. 基于容器云平台的网络资源管理与配置系统设计与实现

44. 基于OpenStack的SDN仿真网络的研究

45. 一个基于云平台的智慧校园数据中心的设计与实现

46. 基于SDN的数据中心网络流量调度与负载均衡研究

47. 软件定义网络(SDN)网络管理关键技术研究

48. 基于SDN的数据中心网络动态负载均衡研究

49. 基于移动智能终端的医疗服务系统设计与实现

50. 基于SDN的网络流量控制模型设计与研究

51. 《计算机网络》课程移动学习网站的设计与开发

52. 数据挖掘技术在网络教学中的应用研究

53. 移动互联网即时通讯产品的用户体验要素研究

54. 基于SDN的负载均衡节能技术研究

55. 基于SDN和OpenFlow的流量分析系统的研究与设计

56. 基于SDN的网络资源虚拟化的研究与设计

57. SDN中面向北向的`控制器关键技术的研究

58. 基于SDN的网络流量工程研究

59. 基于博弈论的云计算资源调度方法研究

60. 基于Hadoop的分布式网络爬虫系统的研究与实现

61. 一种基于SDN的IP骨干网流量调度方案的研究与实现

62. 基于软件定义网络的WLAN中DDoS攻击检测和防护

63. 基于SDN的集群控制器负载均衡的研究

64. 基于大数据的网络用户行为分析

65. 基于机器学习的P2P网络流分类研究

66. 移动互联网用户生成内容动机分析与质量评价研究

67. 基于大数据的网络恶意流量分析系统的设计与实现

68. 面向SDN的流量调度技术研究

69. 基于P2P的小额借贷融资平台的设计与实现

70. 基于移动互联网的智慧校园应用研究

71. 内容中心网络建模与内容放置问题研究

72. 分布式移动性管理架构下的资源优化机制研究

73. 基于模糊综合评价的P2P网络流量优化方法研究

74. 面向新型互联网架构的移动性管理关键技术研究

75. 虚拟网络映射策略与算法研究

76. 互联网流量特征智能提取关键技术研究

77. 云环境下基于随机优化的动态资源调度研究

78. OpenFlow网络中虚拟化机制的研究与实现

79. 基于时间相关的网络流量建模与预测研究

80. B2C电子商务物流网络优化技术的研究与实现

81. 基于SDN的信息网络的设计与实现

82. 基于网络编码的数据通信技术研究

83. 计算机网络可靠性分析与设计

84. 基于OpenFlow的分布式网络中负载均衡路由的研究

85. 城市电子商务物流网络优化设计与系统实现

86. 基于分形的网络流量分析及异常检测技术研究

87. 网络虚拟化环境下的网络资源分配与故障诊断技术

88. 基于中国互联网的P2P-VoIP系统网络域若干关键技术研究

89. 网络流量模型化与拥塞控制研究

90. 计算机网络脆弱性评估方法研究

91. Hadoop云平台下调度算法的研究

92. 网络虚拟化环境下资源管理关键技术研究

93. 高性能网络虚拟化技术研究

94. 互联网流量识别技术研究

95. 虚拟网络映射机制与算法研究

96. 基于业务体验的无线资源管理策略研究

97. 移动互联网络安全认证及安全应用中若干关键技术研究

98. 基于DHT的分布式网络中负载均衡机制及其安全性的研究

99. 高速复杂网络环境下异常流量检测技术研究

100. 基于移动互联网技术的移动图书馆系统研建

101. 基于连接度量的社区发现研究

102. 面向可信计算的分布式故障检测系统研究

103. 社会化媒体内容关注度分析与建模方法研究

104. P2P资源共享系统中的资源定位研究

105. 基于Flash的三维WebGIS可视化研究

106. P2P应用中的用户行为与系统性能研究

107. 基于MongoDB的云监控设计与应用

108. 基于流量监测的网络用户行为分析

109. 移动社交网络平台的研究与实现

110. 基于 Android 系统的 Camera 模块设计和实现

111. 基于Android定制的Lephone系统设计与实现

112. 云计算环境下资源负载均衡调度算法研究

113. 集群负载均衡关键技术研究

114. 云环境下作业调度算法研究与实现

115. 移动互联网终端界面设计研究

116. 云计算中的网络拓扑设计和Hadoop平台研究

117. pc集群作业调度算法研究

118. 内容中心网络网内缓存策略研究

119. 内容中心网络的路由转发机制研究

120. 学习分析技术在网络课程学习中的应用实践研究

当今时代,电脑已经成为人们生活以及公司发展的必需品。现在和未来一切都是电脑,所以现在电脑技术还是很有前途的,只要你的技术过硬,找到一份好工作,获得高额薪水,一切都不是问题。

数据挖掘的论文题目

“管家婆”消费管理系统的设计与实现 面向创新创业型小微企业的人力资源管理平台设计与实现 “爱心岛”——校园二手物品循环利用与分享平台开发 “亲宝宝看图识字”——基于安卓的兴趣型幼儿智力训练APP 基于Unity3D游戏引擎的Pandora游戏设计与开发 黑石顶生物多样性APP设计与实现 基于php的中山大学生物博物馆的设计与实现 基于Hadoop的公共自行车数据分布式存储和计算 纽约公共自行车数据可视分析 基于公共自行车数据的城市居民职住地分析 基于ansible的实训云容器的构建与管理 基于vue的少儿编程网的前端设计与实现 基于vue的敏捷学习网的前端设计与实现 基于hyperledge的众筹应用的设计与实现

刘勰时序论文的题目包括:《基于非线性时序分类的全局特征选择方法》、《基于重叠时间序列模型的心电图分类》、《时序数据分类中的哈希映射》、《基于时序检测器的行为表征识别》、《基于最小距离聚类-支持向量机方法的时序数据分类》。

寿险行业数据挖掘应用分析寿险是保险行业的一个重要分支,具有巨大的市场发展空间,因此,随着寿险市场的开放、外资公司的介入,竞争逐步升级,群雄逐鹿已成定局。如何保持自身的核心竞争力,使自己始终立于不败之地,是每个企业必须面对的问题。信息技术的应用无疑是提高企业竞争力的有效手段之一。寿险信息系统经过了多年的发展,已逐步成熟完善,并积累了相当数量的数据资源,为数据挖掘提供了坚实的基础,而通过数据挖掘发现知识,并用于科学决策越来越普遍受到寿险公司的重视。数据挖掘数据挖掘(Data Mining,DM)是指从大量不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中,提取隐含在其中的、有用的信息和知识的过程。其表现形式为概念(Concepts)、规则(Rules)、模式(Patterns)等形式。目前业内已有很多成熟的数据挖掘方法论,为实际应用提供了理想的指导模型。CRISP-DM(Cross-Industry Standard Process for Data Mining)就是公认的、较有影响的方法论之一。CRISP-DM强调,DM不单是数据的组织或者呈现,也不仅是数据分析和统计建模,而是一个从理解业务需求、寻求解决方案到接受实践检验的完整过程。CRISP-DM将整个挖掘过程分为以下六个阶段:商业理解(Business Understanding),数据理解(Data Understanding),数据准备(Data Preparation),建模(Modeling),评估(Evaluation)和发布(Deployment)。商业理解就是对企业运作、业务流程和行业背景的了解;数据理解是对现有企业应用系统的了解;数据准备就是从企业大量数据中取出一个与要探索问题相关的样板数据子集。建模是根据对业务问题的理解,在数据准备的基础上,选择一种更为实用的挖掘模型,形成挖掘的结论。评估就是在实际中检验挖掘的结论,如果达到了预期的效果,就可将结论发布。在实际项目中,CRISP-DM模型中的数据理解、数据准备、建模、评估并不是单向运作的,而是一个多次反复、多次调整、不断修订完善的过程。行业数据挖掘经过多年的系统运营,寿险公司已积累了相当可观的保单信息、客户信息、交易信息、财务信息等,也出现了超大规模的数据库系统。同时,数据集中为原有业务水平的提升以及新业务的拓展提供了条件,也为数据挖掘提供了丰厚的土壤。根据CRISP-DM模型,数据挖掘首先应该做的是对业务的理解、寻找数据挖掘的目标和问题。这些问题包括:代理人的甄选、欺诈识别以及市场细分等,其中市场细分对企业制定经营战略具有极高的指导意义,它是关系到企业能否生存与发展、企业市场营销战略制定与实现的首要问题。针对寿险经营的特点,我们可以从不同的角度对客户群体进行分类归纳,从而形成各种客户分布统计,作为管理人员决策的依据。从寿险产品入手,分析客户对不同险种的偏好程度,指导代理人进行重点推广,是比较容易实现的挖掘思路。由于国内经济发展状况不同,各省差异较大,因此必须限定在一个经济水平相当的区域进行分析数据的采样。同时,市场波动也是必须要考虑的问题,一个模型从建立到废弃有一个生命周期,周期根据模型的适应性和命中率确定,因此模型需要不断修订。挖掘系统架构挖掘系统包括规则生成子系统和应用评估子系统两个部分。规则生成子系统主要完成根据数据仓库提供的保单历史数据,统计并产生相关规律,并输出相关结果。具体包括数据抽取转换、挖掘数据库建立、建模(其中包括了参数设置)、模型评估、结果发布。发布的对象是高层决策者,同时将模型提交给应用评估子系统.根据效果每月动态生成新的模型。应用评估子系统可以理解为生产系统中的挖掘代理程序,根据生成子系统产生的规则按照一定的策略对保单数据进行非类预测。通过系统的任务计划对生产数据产生评估指标。具体包括核心业务系统数据自动转入数据平台、规则实时评估、评估结果动态显示、实际效果评估。规则评估子系统根据规则进行检测。经过一段时间的检测,可利用规则生成子系统重新学习,获得新的规则,不断地更新规则库,直到规则库稳定。目前比较常用的分析指标有: 险种、交费年期、被保人职业、被保人年收入、被保人年龄段、被保人性别、被保人婚姻状况等。实践中,可结合实际数据状况,对各要素进行适当的取舍,并做不同程度的概括,以形成较为满意的判定树,产生可解释的结论成果。

其实越难的在答辩的时候很多老师不会,他们就不会问你一些问题。。因为他们也不懂。。只有你的指导老师懂的多一些。这样只要你好好看看,多了解了解,也是能过的。 你好,针对于前两个题目,个人是学网络的,所以相对来说做点网络的题目,对自己以后的发展等等也是比较有用的。第三个题目比较常见,做个系统什么的是好多大学里面提供的题目,感觉在别的课程学习的过程中也应该涉及到过。对于第四个题目就比较难了,数据挖掘技术估计你在学习过程中也应该没有涉及过。具体选择什么请结合自己的专业、喜好选择。希望对你有帮助。

数据挖掘论文

数据挖掘在软件工程技术中的应用毕业论文

【 摘要 】计算机技术在发展,软件也发展的越来越复杂,而系统开发工作也显得更加重要。信息技术的广泛应用会产生大量数据,通过对数据进行挖掘,分析其存在的规律,对实现数据资源的有效利用意义重大。本文就数据挖掘技术在软件工程中的应用作简要阐述。

【 关键词 】数据挖掘技术;软件工程中;应用软件技术

随着信息技术发展而快速发展,但是其可控性并不是特别强。软件在应用过程中会产生大量数据,数据作为一种宝贵的资源,有效的利用可以带来价值增值。作为软件开发行业,数据挖掘技术应用则实现了数据资源的有效利用,通过对其中规律进行研究,为软件工程提供相应指导,并且对于系统故障能够有效处理,成本评估的有效性也能够提升。

1数据挖掘技术应用存在的问题

信息数据自身存在的复杂性

软件工程所包含的数据可以分为两个类别,结构化与非结构化。在非结构化数据中软件代码发挥着重要作用。而对结构化数据产生影响的则是软件版本信息。结构与非结构化数据二者之间联系非常密切。实现数据有效利用就需要通过一定技术找出其中的规律。数据挖掘技术则刚好满足需求。利用该技术对结构与非结构化数据进行整合,提升其使用的有效性。

在评价标准方面缺乏一致性

数据挖掘技术在生活中的应用比较广泛,通过该技术应用能够更好的对实际情况进行评价,从而对结果进行优化。但是由于没有统一标准,导致了软件信息复杂。而在表述方式方面自身又存有差异性。信息获取者无法有效的对信息进行应用及对比。而信息缺乏统一标准的原因就在于评价方式不一致。

2数据挖掘技术在软件工程中的应用

数据挖掘执行记录

执行记录挖掘主要是对主程序的路径进行分析,从而发现程序代码存有的相关关系。其实质是通过对相关执行路径进行分析,并进行逆向建模,最终达到目的。作用在于验证,维护,了解程序。记录挖掘的过程通常是对被分析的系统进行初步插装,之后是记录过程,该过程在执行上一步程序后,对应用编程接口,系统,模块的状态变量记录,最后是对所得到的信息进行约简,过滤,聚类。最终得到的模型能够表达系统的特征。

漏洞检测

系统或是软件自身都会存在漏洞,漏洞自身具一定的隐蔽性,由于人的思维存在某些盲区,无法发现漏洞的存在,就需要借助于某些软件。检测漏洞的目的就在于找出软件中存在的漏洞及错误,并对其进行修复,从而保证软件质量与安全。将数据挖掘技术应用于软件检测,首先要确定测试项目,结合到用户需要,对测试内容进行规划,从而确定测试方法,并制定出具体方案。测试工作环节主要是对数据进行清理与转换,其基础在于漏洞数据收集,通过对收集与采集的信息进行清理,将与软件数据有关联同时存在缺陷的数据筛选出来,而将剩余无数据清理,对丢失项目采取相应措施补充,将其属性转换为数值表示。之后是选择适当的'模型进行训练与验证,该环节要结合到项目实际的需要选择挖掘方式,通过对不同数据结果进行分析与比较找到最适合的方式。之后则是重复应用上述方法,对软件存在的漏洞进行定位与检测。并将与之对应的数据收集于软件库,在对漏洞进行描述的基础上分类,最后将通过挖掘得到的知识应用到测试的项目中.

开源软件

对于开源软件的管理由于其自身的开放,动态与全局性,需要与传统管理软件进行区别对待,一般情况下,成熟的开源软件对于软件应用记录较为完整,参与的内容包括了错误报告,开发者活动。参与开发的工作人员会处在动态变化之中,存在动态变化的原因就在于软件的开放性。同时对于软件中动态性特征的挖掘,可达到对开源软件进行优质管理的目标。

版本控制信息

为了保证参与项目人员所共同编辑内容的统一性,就需要对系统应用进行控制。软件开发工程应用中,开发工作管理与保护都会通过版本控制系统来实施。并且其应用方式主要是对变更数据挖掘,找出不同模块及系统存在关系,并对程序中可能会存在的漏洞进行检测。此类技术的应用,使得系统后期维护成本被有效的降低,而对后期变更产生的漏洞也有一定的规避作用。

3数据挖掘在软件工程中的应用

关联法

该方法作用在于寻找数据中存在的相关联系与有趣关联。而体现的关联规则有两个明显的特征。①支持度;②信度。前者表示在某个事物集中,两个子集出现的概率是相同的。而后者则表明了某事物在事物集中出现的概率,而另一事物也会出现。

分类方法

该方法主要是应用于分类标号与离散值的操作。该方法的操作步骤是,首先要建立相应的模型,对数据进行描述,并利用模型对其进行分类。在分类方法选择方面,常用的有判定树法,贝叶斯法,支持项量机法等。判定树法应用的基础是贪心算法。

聚类方法

该方法常用的有划分方法,基于密度,模型,网格的方法与层次方法。聚类分析输入的是一组有序对,有序对中的数据分别表示了样本,相似度。其基本的应用理论是依据不同的对象数据予以应用。

4数据挖掘在软件工程中的应用

对克隆代码的数据挖掘

在软件工程中最为原始的是对克隆代码的检查测试。就其方式而言有文本对比为基础,标识符对比为基础。前者是利用系统中程序代码包含的语句进行判断。该方法在后期改进过程中主要是对字符串匹配效率进行提升。实际应用过程中是通过相关函数匹配对效率进行优化。

软件数据检索挖掘

该方法同样是软件工程中原始的挖掘需求之一。该方法在应用时主要有以下三个步骤。

①数据录入。其实质是对需要检索的信息录入,并结合到使用者需要在数据中查找使用者需要的数据。

②信息查找过程。确认了用户需要查找的信息后,系统将依据信息内容在数据库中进行查找,并分类罗列。

③信息数据导出与查看。用户可以依据自身需要将数据导出或者是在线查看。数据在导出时会形成相应的记录,客户再次进行查找时就会更加的方便与快捷。而将数据导出则需要利用到相关的软件。

应用于设计的三个阶段

软件工程有许多关于软件的资料,资料通常是存放于代码库中。数据运用可以提升工作效率。软件工程每一次循环都会产生大量的数据。基于软件工程生命周期可以将其分为分析设计,迭代的开发,维护应用三个阶段。

面向项目管理数据集的挖掘

软件开发工作到目前已经是将多学科集中于一体。如经济学,组织行为学,管理学等。对于软件开发者而言,关注的重点除过技术方面革新外,同时也需要科学规范的管理。除过对于版本控制信息挖掘外,还有人员组织关系挖掘。对于大规模的软件开发工作而言,对人力资源的有效分配与协调也是软件工作领域需要面对的问题。例如在大型系统开发过程中,往往会有许多人参与其中,人员之间需要进行沟通交流。交流方式包括了面对面沟通,文档传递,电子信息等。通过对人员之间的关系进行挖掘,有利于管理工作开展。员工群体存在的网络是社会网络。通过人员合理组织与分配,将会影响到项目进度,成本,成功的可能性。而对该方面实施研究通常采用的是模拟建模。

5结束语

软件工程技术在生活中许多领域都有广泛的应用,数据挖掘作为其中的一项技术,其重要性及作用随着技术发展而表现的越加明显。为了保证挖掘技术的可靠性与高效,与其它工程技术有一定融合性。数据挖掘在实际应用工作中体现出了巨大的经济效益,因此应该大力推进其应用的范围,并拓展其应用的深度与层次。

参考文献

[1]李红兰.试论数据挖掘技术在软件工程中的应用综述[J].电脑知识与技术,2016(34).

[2]雷蕾.关于数据挖掘技术在软件工程中的应用综述究[J].电子测试,2014(02).

[3]孙云鹏.数据挖掘技术在软件工程中的应用综述[J].中国新通信,2015(15).

计算机毕业论文数据挖掘

数据挖掘在软件工程技术中的应用毕业论文

【 摘要 】计算机技术在发展,软件也发展的越来越复杂,而系统开发工作也显得更加重要。信息技术的广泛应用会产生大量数据,通过对数据进行挖掘,分析其存在的规律,对实现数据资源的有效利用意义重大。本文就数据挖掘技术在软件工程中的应用作简要阐述。

【 关键词 】数据挖掘技术;软件工程中;应用软件技术

随着信息技术发展而快速发展,但是其可控性并不是特别强。软件在应用过程中会产生大量数据,数据作为一种宝贵的资源,有效的利用可以带来价值增值。作为软件开发行业,数据挖掘技术应用则实现了数据资源的有效利用,通过对其中规律进行研究,为软件工程提供相应指导,并且对于系统故障能够有效处理,成本评估的有效性也能够提升。

1数据挖掘技术应用存在的问题

信息数据自身存在的复杂性

软件工程所包含的数据可以分为两个类别,结构化与非结构化。在非结构化数据中软件代码发挥着重要作用。而对结构化数据产生影响的则是软件版本信息。结构与非结构化数据二者之间联系非常密切。实现数据有效利用就需要通过一定技术找出其中的规律。数据挖掘技术则刚好满足需求。利用该技术对结构与非结构化数据进行整合,提升其使用的有效性。

在评价标准方面缺乏一致性

数据挖掘技术在生活中的应用比较广泛,通过该技术应用能够更好的对实际情况进行评价,从而对结果进行优化。但是由于没有统一标准,导致了软件信息复杂。而在表述方式方面自身又存有差异性。信息获取者无法有效的对信息进行应用及对比。而信息缺乏统一标准的原因就在于评价方式不一致。

2数据挖掘技术在软件工程中的应用

数据挖掘执行记录

执行记录挖掘主要是对主程序的路径进行分析,从而发现程序代码存有的相关关系。其实质是通过对相关执行路径进行分析,并进行逆向建模,最终达到目的。作用在于验证,维护,了解程序。记录挖掘的过程通常是对被分析的系统进行初步插装,之后是记录过程,该过程在执行上一步程序后,对应用编程接口,系统,模块的状态变量记录,最后是对所得到的信息进行约简,过滤,聚类。最终得到的模型能够表达系统的特征。

漏洞检测

系统或是软件自身都会存在漏洞,漏洞自身具一定的隐蔽性,由于人的思维存在某些盲区,无法发现漏洞的存在,就需要借助于某些软件。检测漏洞的目的就在于找出软件中存在的漏洞及错误,并对其进行修复,从而保证软件质量与安全。将数据挖掘技术应用于软件检测,首先要确定测试项目,结合到用户需要,对测试内容进行规划,从而确定测试方法,并制定出具体方案。测试工作环节主要是对数据进行清理与转换,其基础在于漏洞数据收集,通过对收集与采集的信息进行清理,将与软件数据有关联同时存在缺陷的数据筛选出来,而将剩余无数据清理,对丢失项目采取相应措施补充,将其属性转换为数值表示。之后是选择适当的'模型进行训练与验证,该环节要结合到项目实际的需要选择挖掘方式,通过对不同数据结果进行分析与比较找到最适合的方式。之后则是重复应用上述方法,对软件存在的漏洞进行定位与检测。并将与之对应的数据收集于软件库,在对漏洞进行描述的基础上分类,最后将通过挖掘得到的知识应用到测试的项目中.

开源软件

对于开源软件的管理由于其自身的开放,动态与全局性,需要与传统管理软件进行区别对待,一般情况下,成熟的开源软件对于软件应用记录较为完整,参与的内容包括了错误报告,开发者活动。参与开发的工作人员会处在动态变化之中,存在动态变化的原因就在于软件的开放性。同时对于软件中动态性特征的挖掘,可达到对开源软件进行优质管理的目标。

版本控制信息

为了保证参与项目人员所共同编辑内容的统一性,就需要对系统应用进行控制。软件开发工程应用中,开发工作管理与保护都会通过版本控制系统来实施。并且其应用方式主要是对变更数据挖掘,找出不同模块及系统存在关系,并对程序中可能会存在的漏洞进行检测。此类技术的应用,使得系统后期维护成本被有效的降低,而对后期变更产生的漏洞也有一定的规避作用。

3数据挖掘在软件工程中的应用

关联法

该方法作用在于寻找数据中存在的相关联系与有趣关联。而体现的关联规则有两个明显的特征。①支持度;②信度。前者表示在某个事物集中,两个子集出现的概率是相同的。而后者则表明了某事物在事物集中出现的概率,而另一事物也会出现。

分类方法

该方法主要是应用于分类标号与离散值的操作。该方法的操作步骤是,首先要建立相应的模型,对数据进行描述,并利用模型对其进行分类。在分类方法选择方面,常用的有判定树法,贝叶斯法,支持项量机法等。判定树法应用的基础是贪心算法。

聚类方法

该方法常用的有划分方法,基于密度,模型,网格的方法与层次方法。聚类分析输入的是一组有序对,有序对中的数据分别表示了样本,相似度。其基本的应用理论是依据不同的对象数据予以应用。

4数据挖掘在软件工程中的应用

对克隆代码的数据挖掘

在软件工程中最为原始的是对克隆代码的检查测试。就其方式而言有文本对比为基础,标识符对比为基础。前者是利用系统中程序代码包含的语句进行判断。该方法在后期改进过程中主要是对字符串匹配效率进行提升。实际应用过程中是通过相关函数匹配对效率进行优化。

软件数据检索挖掘

该方法同样是软件工程中原始的挖掘需求之一。该方法在应用时主要有以下三个步骤。

①数据录入。其实质是对需要检索的信息录入,并结合到使用者需要在数据中查找使用者需要的数据。

②信息查找过程。确认了用户需要查找的信息后,系统将依据信息内容在数据库中进行查找,并分类罗列。

③信息数据导出与查看。用户可以依据自身需要将数据导出或者是在线查看。数据在导出时会形成相应的记录,客户再次进行查找时就会更加的方便与快捷。而将数据导出则需要利用到相关的软件。

应用于设计的三个阶段

软件工程有许多关于软件的资料,资料通常是存放于代码库中。数据运用可以提升工作效率。软件工程每一次循环都会产生大量的数据。基于软件工程生命周期可以将其分为分析设计,迭代的开发,维护应用三个阶段。

面向项目管理数据集的挖掘

软件开发工作到目前已经是将多学科集中于一体。如经济学,组织行为学,管理学等。对于软件开发者而言,关注的重点除过技术方面革新外,同时也需要科学规范的管理。除过对于版本控制信息挖掘外,还有人员组织关系挖掘。对于大规模的软件开发工作而言,对人力资源的有效分配与协调也是软件工作领域需要面对的问题。例如在大型系统开发过程中,往往会有许多人参与其中,人员之间需要进行沟通交流。交流方式包括了面对面沟通,文档传递,电子信息等。通过对人员之间的关系进行挖掘,有利于管理工作开展。员工群体存在的网络是社会网络。通过人员合理组织与分配,将会影响到项目进度,成本,成功的可能性。而对该方面实施研究通常采用的是模拟建模。

5结束语

软件工程技术在生活中许多领域都有广泛的应用,数据挖掘作为其中的一项技术,其重要性及作用随着技术发展而表现的越加明显。为了保证挖掘技术的可靠性与高效,与其它工程技术有一定融合性。数据挖掘在实际应用工作中体现出了巨大的经济效益,因此应该大力推进其应用的范围,并拓展其应用的深度与层次。

参考文献

[1]李红兰.试论数据挖掘技术在软件工程中的应用综述[J].电脑知识与技术,2016(34).

[2]雷蕾.关于数据挖掘技术在软件工程中的应用综述究[J].电子测试,2014(02).

[3]孙云鹏.数据挖掘技术在软件工程中的应用综述[J].中国新通信,2015(15).

数据挖掘的算法及技术的应用的研究论文

摘要: 数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中发现隐含的、规律性的、人们事先未知的, 但又是潜在有用的并且最终可被理解的信息和知识的非平凡过程。任何有数据管理和知识发现需求的地方都可以借助数据挖掘技术来解决问题。本文对数据挖掘的算法以及数据挖掘技术的应用展开研究, 论文对数据挖掘技术的应用做了有益的研究。

关键词: 数据挖掘; 技术; 应用;

引言: 数据挖掘技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果。起初各种商业数据是存储在计算机的数据库中的, 然后发展到可对数据库进行查询和访问, 进而发展到对数据库的即时遍历。数据挖掘使数据库技术进入了一个更高级的阶段, 它不仅能对过去的数据进行查询和遍历, 并且能够找出过去数据之间的潜在联系, 从而促进信息的传递。

一、数据挖掘概述

数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中发现隐含的、规律性的、人们事先未知的, 但又是潜在有用的并且最终可被理解的信息和知识的非平凡过程。

二、数据挖掘的基本过程

(1) 数据选择:选择与目标相关的数据进行数据挖掘。根据不同的数据挖掘目标, 对数据进行处理, 不仅可以排除不必要的数据干扰, 还可以极大地提高数据挖掘的效率。 (2) 数据预处理:主要进行数据清理、数据集成和变换、数据归约、离散化和概念分层生成。 (3) 模式发现:从数据中发现用户感兴趣的模式的过程.是知识发现的主要的处理过程。 (4) 模式评估:通过某种度量得出真正代表知识的模式。一般来说企业进行数据挖掘主要遵循以下流程——准备数据, 即收集数据并进行积累, 此时企业就需要知道其所需要的是什么样的数据, 并通过分类、编辑、清洗、预处理得到客观明确的目标数据。数据挖掘这是最为关键的步骤, 主要是针对预处理后的数据进行进一步的挖掘, 取得更加客观准确的数据, 方能引入决策之中, 不同的企业可能采取的数据挖掘技术不同, 但在当前来看暂时脱离不了上述的挖掘方法。当然随着技术的进步, 大数据必定会进一步成为企业的立身之本, 在当前已经在很多领域得以应用。如市场营销, 这是数据挖掘应用最早的领域, 旨在挖掘用户消费习惯, 分析用户消费特征进而进行精准营销。就以令人深恶痛绝的弹窗广告来说, 当消费者有网购习惯并在网络上搜索喜爱的产品, 当再一次进行搜索时, 就会弹出很多针对消费者消费习惯的商品。

三、数据挖掘方法

1、聚集发现。

聚集是把整个数据库分成不同的群组。它的目的是要群与群之间差别很明显.而同一个群之间的数据尽量相似.聚集在电子商务上的典型应用是帮助市场分析人员从客户基本库中发现不同的客户群, 并且用购买模式来刻画不同客户群的特征。此外聚类分析可以作为其它算法 (如特征和分类等) 的预处理步骤, 这些算法再在生成的簇上进行处理。与分类不同, 在开始聚集之前你不知道要把数据分成几组, 也不知道怎么分 (依照哪几个变量) .因此在聚集之后要有一个对业务很熟悉的人来解释这样分群的意义。很多情况下一次聚集你得到的分群对你的业务来说可能并不好, 这时你需要删除或增加变量以影响分群的方式, 经过几次反复之后才能最终得到一个理想的结果.聚类方法主要有两类, 包括统计方法和神经网络方法.自组织神经网络方法和K-均值是比较常用的`聚集算法。

2、决策树。

这在解决归类与预测上能力极强, 通过一系列的问题组成法则并表达出来, 然后经过不断询问问题导出所需的结果。典型的决策树顶端是一个树根, 底部拥有许多树叶, 记录分解成不同的子集, 每个子集可能包含一个简单法则。

四、数据挖掘的应用领域

市场营销

市场销售数据采掘在销售业上的应用可分为两类:数据库销售和篮子数据分析。前者的任务是通过交互式查询、数据分割和模型预测等方法来选择潜在的顾客以便向它们推销产品, 而不是像以前那样盲目地选择顾客推销;后者的任务是分析市场销售数据以识别顾客的购买行为模式, 从而帮助确定商店货架的布局排放以促销某些商品。

金融投资

典型的金融分析领域有投资评估和股票交易市场预测, 分析方法一般采用模型预测法。这方面的系统有Fidelity Stock Selector, LBS Capital Management。前者的任务是使用神经网络模型选择投资, 后者则使用了专家系统、神经网络和基因算法技术辅助管理多达6亿美元的有价证券。

结论:数据挖掘是一种新兴的智能信息处理技术。随着相关信息技术的迅猛发展, 数据挖掘的应用领域不断地拓宽和深入, 特别是在电信、军事、生物工程和商业智能等方面的应用将成为新的研究热点。同时, 数据挖掘应用也面临着许多技术上的挑战, 如何对复杂类型的数据进行挖掘, 数据挖掘与数据库、数据仓库和Web技术等技术的集成问题, 以及数据挖掘的可视化和数据质量等问题都有待于进一步研究和探索。

参考文献

[1]孟强, 李海晨.Web数据挖掘技术及应用研究[J].电脑与信息技术, 2017, 25 (1) :59-62.

[2]高海峰.智能交通系统中数据挖掘技术的应用研究[J].数字技术与应用, 2016 (5) :108-108.

计算机网络技术专业毕业论文题目

你是不是在为选计算机网络技术专业毕业论文题目烦恼呢?以下是我为大家整理的关于计算机网络技术专业毕业论文题目,希望大家喜欢!

1. 基于移动互联网下服装品牌的推广及应用研究

2. 基于Spark平台的恶意流量监测分析系统

3. 基于MOOC翻转课堂教学模式的设计与应用研究

4. 一种数字货币系统P2P消息传输机制的设计与实现

5. 基于OpenStack开放云管理平台研究

6. 基于OpenFlow的软件定义网络路由技术研究

7. 未来互联网试验平台若干关键技术研究

8. 基于云计算的海量网络流量数据分析处理及关键算法研究

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11. 基于支持向量机的移动互联网用户行为偏好研究

12. “网络技术应用”微课程设计与建设

13. 移动互联网环境下用户隐私关注的影响因素及隐私信息扩散规律研究

14. 未来互联网络资源负载均衡研究

15. 面向云数据中心的虚拟机调度机制研究

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17. 云计算环境下资源需求预测与优化配置方法研究

18. 基于多维属性的社会网络信息传播模型研究

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20. 基于OpenStack开源云平台的网络模型研究

21. SDN控制架构及应用开发的研究和设计

22. 云环境下的资源调度算法研究

23. 异构网络环境下多径并行传输若干关键技术研究

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25. 云协助文件共享与发布系统优化策略研究

26. 大规模数据中心可扩展交换与网络拓扑结构研究

27. 数据中心网络节能路由研究

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29. 网络虚拟化映射算法研究

30. 软件定义网络分布式控制平台的研究与实现

31. 网络虚拟化资源管理及虚拟网络应用研究

32. 基于流聚类的网络业务识别关键技术研究

33. 基于自适应流抽样测量的网络异常检测技术研究

34. 未来网络虚拟化资源管理机制研究

35. 大规模社会网络中影响最大化问题高效处理技术研究

36. 数据中心网络的流量管理和优化问题研究

37. 云计算环境下基于虚拟网络的资源分配技术研究

38. 基于用户行为分析的精确营销系统设计与实现

39. P2P网络中基于博弈算法的优化技术研究

40. 基于灰色神经网络模型的网络流量预测算法研究

41. 基于KNN算法的Android应用异常检测技术研究

42. 基于macvlan的Docker容器网络系统的设计与实现

43. 基于容器云平台的网络资源管理与配置系统设计与实现

44. 基于OpenStack的SDN仿真网络的研究

45. 一个基于云平台的智慧校园数据中心的设计与实现

46. 基于SDN的数据中心网络流量调度与负载均衡研究

47. 软件定义网络(SDN)网络管理关键技术研究

48. 基于SDN的数据中心网络动态负载均衡研究

49. 基于移动智能终端的医疗服务系统设计与实现

50. 基于SDN的网络流量控制模型设计与研究

51. 《计算机网络》课程移动学习网站的设计与开发

52. 数据挖掘技术在网络教学中的应用研究

53. 移动互联网即时通讯产品的用户体验要素研究

54. 基于SDN的负载均衡节能技术研究

55. 基于SDN和OpenFlow的流量分析系统的研究与设计

56. 基于SDN的网络资源虚拟化的研究与设计

57. SDN中面向北向的`控制器关键技术的研究

58. 基于SDN的网络流量工程研究

59. 基于博弈论的云计算资源调度方法研究

60. 基于Hadoop的分布式网络爬虫系统的研究与实现

61. 一种基于SDN的IP骨干网流量调度方案的研究与实现

62. 基于软件定义网络的WLAN中DDoS攻击检测和防护

63. 基于SDN的集群控制器负载均衡的研究

64. 基于大数据的网络用户行为分析

65. 基于机器学习的P2P网络流分类研究

66. 移动互联网用户生成内容动机分析与质量评价研究

67. 基于大数据的网络恶意流量分析系统的设计与实现

68. 面向SDN的流量调度技术研究

69. 基于P2P的小额借贷融资平台的设计与实现

70. 基于移动互联网的智慧校园应用研究

71. 内容中心网络建模与内容放置问题研究

72. 分布式移动性管理架构下的资源优化机制研究

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74. 面向新型互联网架构的移动性管理关键技术研究

75. 虚拟网络映射策略与算法研究

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77. 云环境下基于随机优化的动态资源调度研究

78. OpenFlow网络中虚拟化机制的研究与实现

79. 基于时间相关的网络流量建模与预测研究

80. B2C电子商务物流网络优化技术的研究与实现

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86. 基于分形的网络流量分析及异常检测技术研究

87. 网络虚拟化环境下的网络资源分配与故障诊断技术

88. 基于中国互联网的P2P-VoIP系统网络域若干关键技术研究

89. 网络流量模型化与拥塞控制研究

90. 计算机网络脆弱性评估方法研究

91. Hadoop云平台下调度算法的研究

92. 网络虚拟化环境下资源管理关键技术研究

93. 高性能网络虚拟化技术研究

94. 互联网流量识别技术研究

95. 虚拟网络映射机制与算法研究

96. 基于业务体验的无线资源管理策略研究

97. 移动互联网络安全认证及安全应用中若干关键技术研究

98. 基于DHT的分布式网络中负载均衡机制及其安全性的研究

99. 高速复杂网络环境下异常流量检测技术研究

100. 基于移动互联网技术的移动图书馆系统研建

101. 基于连接度量的社区发现研究

102. 面向可信计算的分布式故障检测系统研究

103. 社会化媒体内容关注度分析与建模方法研究

104. P2P资源共享系统中的资源定位研究

105. 基于Flash的三维WebGIS可视化研究

106. P2P应用中的用户行为与系统性能研究

107. 基于MongoDB的云监控设计与应用

108. 基于流量监测的网络用户行为分析

109. 移动社交网络平台的研究与实现

110. 基于 Android 系统的 Camera 模块设计和实现

111. 基于Android定制的Lephone系统设计与实现

112. 云计算环境下资源负载均衡调度算法研究

113. 集群负载均衡关键技术研究

114. 云环境下作业调度算法研究与实现

115. 移动互联网终端界面设计研究

116. 云计算中的网络拓扑设计和Hadoop平台研究

117. pc集群作业调度算法研究

118. 内容中心网络网内缓存策略研究

119. 内容中心网络的路由转发机制研究

120. 学习分析技术在网络课程学习中的应用实践研究

数据挖掘毕业论文题目范文

随着时代的发展,网络通信已广泛地应用于政治、军事,经济及科学等各个领域,它改变了传统的事务处理方式,对社会的进步和发展起着很大的推动作用。下面我给大家带来通信工程专业 毕业 论文题目_通信专业论文怎么选题,希望能帮助到大家!

通信工程毕业论文题目

1、 通信工程项目管理系统集成服务浅探[J]

2、 试述我国通信工程发展现状与前景[J]

3、 网络传输技术在通信工程中的应用探析[J]

4、 通信工程中多网融合技术的应用问题探析[J]

5、 探究有线传输技术在通信工程中的应用及发展方向[J]

6、 探讨通信工程项目的网络优化[J]

7、 应用型通信工程专业计算机类课程建设研究[J]

8、 结合3G/4G网络与GPS定位技术实现通信工程现场监理[J]

9、 通信工程的风险管理探讨[J]

10、 如何解决通信工程管理中的问题[J]

11、 通信工程设计单位标准化管理研究[J]

12、 传输技术在通信工程中的应用解析[J]

13、 通信工程施工管理模式的创新研究[J]

14、 通信工程中有线传输技术的应用及改进[J]

15、 通信工程项目中的风险管理与控制策略研究[J]

16、 探析通信工程中传输技术的广泛应用[J]

17、 浅谈通信工程项目的质量管理[J]

18、 项目管理 方法 在移动通信工程管理中的应用研究[J]

19、 通信工程项目管理研究[J]

20、 通信工程光缆施工的质量控制探讨[J]

21、 试论在通信工程施工过程中信息化管理的应用[J]

22、 浅谈传输技术在通信工程中的应用及发展[J]

23、 浅谈通信工程技术传输的有效管理策略[J]

24、 信息通信工程中传输技术的有效应用[J]

25、 铁路通信工程中无线接入技术的应用探究[J]

26、 试论通信工程的特点及发展现状与前景[J]

27、 浅谈通信工程发展前景[J]

28、 以华为公司为例探析通信工程技术的社会经济价值[J]

29、 传输技术在通信工程中的应用与发展趋势[J]

30、 通信工程建设进度控制研究[J]

31、 关于多网融合在通信工程中的应用分析[J]

32、 基于通信工程传输技术的应用研究[J]

33、 强化通信工程安全管理的对策[J]

34、 通信工程存在的经济问题和发展分析[J]

35、 通信工程管理在项目中的应用[J]

36、 探讨通信工程项目的网络优化方式[J]

37、 传输技术对通信工程的作用[J]

38、 浅谈通信工程传输技术的应用[J]

39、 通信工程中有线传输技术的应用及改进[J]

40、 刍议通信工程传输技术的现状与未来发展[J]

41、 浅析我国通信工程发展现状与展望[J]

42、 通信工程项目管理中关键点的标准化研究[J]

43、 软交换技术在通信工程中的应用及发展方向[J]

44、 探究通信工程专业学生就业现状及对策研究[J]

45、 如何提高通信工程监理企业的竞争力[J]

46、 通信工程监理企业竞争力探析[J]

47、 浅谈通信工程信息技术[J]

48、 通信工程中土建工程质量控制探讨[J]

49、 通信工程项目管理中系统化、集成化实现的路径分析[J]

50、 通信工程中有线传输技术的改进研究[J]

移动通信毕业论文题目

1、大数据分析在移动通信网络优化中的应用研究

2、典型移动通信基站电磁环境影响模型化研究

3、高速移动通信场景下基于LTE-A中继系统的资源调度关键技术研究

4、基于专利信息分析的我国4G移动通信技术发展研究

5、移动通信基础设施建设中多方合作研究

6、移动通信基站管理系统的设计与实现

7、“营改增”对内蒙古移动通信公司 财务管理 的影响及对策研究

8、低轨宽带卫星移动通信系统OFDM传输技术研究

9、雷电脉冲对移动通信基站影响的研究

10、平流层CDMA移动通信蜂窝网的性能研究

11、B3G/4G系统中的无线资源分配的研究

12、下一代移动通信系统中跨层资源分配研究

13、基于OFDM的GEO卫星移动通信系统关键技术研究

14、下一代移动通信系统中的关键传输技术研究

15、基于SCP的海峡两岸移动通信产业比较研究

16、多场景下移动通信系统业务承载性能研究

17、未来移动通信系统资源分配与调度策略研究

18、高速铁路移动通信系统性能研究

19、下一代移动通信网络中的无线资源管理与调度策略研究

20、下一代卫星移动通信系统关键技术研究

21、混能供电移动通信网络的节能方法研究

22、移动通信数据挖掘关键应用技术研究

23、移动通信系统中的认证和隐私保护协议研究

24、基于移动通信定位数据的交通信息提取及分析方法研究

25、电信运营商在移动通信标准发展中的产业作用关系研究

26、天津移动通信市场非线性预测及面向3G的发展策略研究

27、移动通信产业链创新系统研究

28、移动通信智能天线关键技术研究

29、移动通信运营商产品品牌 文化 研究

30、宽带移动通信系统资源调度和干扰管理的研究

31、未来移动通信基站体系结构--定性理论、方法与实践

32、移动通信系统中天线的分析与设计

33、基于客户的移动通信品牌资产模型及影响机理研究

34、中国移动通信业价格竞争行为研究

35、具有NFC功能的移动通信终端电路设计

36、具有电子支付功能的移动通信终端软件设计

37、移动通信服务业顾客满意度及忠诚度影响因素比较研究

38、移动通信企业 市场营销 成本管理研究

39、移动通信 无线网络 建设项目的质量管理研究

40、卫星移动通信系统编码协作技术

通信工程专业论文题目

1、基于61单片机的语音识别系统设计

2、红外遥控密码锁的设计

3、简易无线对讲机电路设计

4、基于单片机的数字温度计的设计

5、甲醛气体浓度检测与报警电路的设计

6、基于单片机的水温控制系统设计

7、设施环境中二氧化碳检测电路设计

8、基于单片机的音乐合成器设计

9、设施环境中湿度检测电路设计

10、基于单片机的家用智能总线式开关设计

11、 篮球 赛计时记分器

12、汽车倒车防撞报警器的设计

13、设施环境中温度测量电路设计

14、等脉冲频率调制的原理与应用

15、基于单片机的电加热炉温

16、病房呼叫系统

17、单片机打铃系统设计

18、智能散热器控制器的设计

19、电子体温计的设计

20、基于FPGA音频信号处理系统的设计

21、基于MCS-51数字温度表的设计

22、基于SPCE061A的语音控制小车设计

23、基于VHDL的智能交通控制系统

24、基于VHDL语言的数字密码锁控制电路的设计

25、基于单片机的超声波测距系统的设计

26、基于单片机的八路抢答器设计

27、基于单片机的安全报警器

28、基于SPCE061A的易燃易爆气体监测仪设计

29、基于CPLD的LCD显示设计

30、基于单片机的电话远程控制家用电器系统设计

31、基于单片机的交通信号灯控制电路设计

32、单片机的数字温度计设计

33、基于单片机的可编程多功能电子定时器

34、基于单片机的空调温度控制器设计

35、数字人体心率检测仪的设计

36、基于单片机的室内一氧化碳监测及报警系统的研究

37、基于单片机的数控稳压电源的设计

38、原油含水率检测电路设计

39、基于AVR单片机幅度可调的DDS信号发生器

40、四路数字抢答器设计

41、单色显示屏的设计

42、基于CPLD直流电机控制系统的设计

43、基于DDS的频率特性测试仪设计

44、基于EDA的计算器的设计

45、基于EDA技术的数字电子钟设计

46、基于EDA技术的智力竞赛抢答器的设计

47、基于FPGA的18路智力竞赛电子抢答器设计

48、基于USB接口的数据采集系统设计与实现

49、基于单片机的简易智能小车的设计

50、基于单片机的脉象信号采集系统设计

51、一种斩控式交流电子调压器设计

52、通信用开关电源的设计

53、鸡舍灯光控制器

54、三相电机的保护控制系统的分析与研究

55、信号高精度测频方法设计

56、高精度电容电感测量系统设计

57、虚拟信号发生器设计和远程实现

58、脉冲调宽型伺服放大器的设计

59、超声波测距语音提示系统的研究

60、电表智能管理装置的设计

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内容如下:

1、大数据对商业模式影响

2、大数据下地质项目资金内部控制风险

3、医院统计工作模式在大数据时代背景下改进

4、大数据时代下线上餐饮变革

5、基于大数据小微金融

大数据(big data),或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。

大数据(Big Data)又称为巨量资料,指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。“大数据”概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出,指不用随机分析法(抽样调查)的捷径,而是采用所有数据进行分析处理。大数据有4V特点,即Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)。

学术堂整理了十五个和大数据有关的毕业论文题目,供大家进行参考:1、大数据对商业模式影响2、大数据下地质项目资金内部控制风险3、医院统计工作模式在大数据时代背景下改进4、大数据时代下线上餐饮变革5、基于大数据小微金融6、大数据时代下对财务管理带来机遇和挑战7、大数据背景下银行外汇业务管理分析8、大数据在互联网金融领域应用9、大数据背景下企业财务管理面临问题解决措施10、大数据公司内部控制构建问题11、大数据征信机构运作模式监管12、基于大数据视角下我国医院财务管理分析13、大数据背景下宏观经济对微观企业行为影响14、大数据时代建筑企业绩效考核和评价体系15、大数据助力普惠金融

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